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《福州市大学》 2019年
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基于深度学习之蔬菜图像识别技术研究

赖佩霞  
【摘要】:前不久随着科技进步,生存中有的是世界都在逐渐实现产业化管理并有所成效。而在蔬菜识别领域,如超市、停车场等场所的蔬菜产品交易以及智能冰箱的蔬菜食材管理等永利赌场中并未完全落实产业化这一点,要求采取图像识别技术进行研讨。然而与其它领域不同,蔬菜图像识别的研讨缺乏特定的图像数据集的支持。本文基于果蔬图像集Veg Fru,在剔除若干主导不明显的烦扰图像后自行构建了蔬菜集。已部分文献一般构建混合粒度蔬菜集进行研讨,本文与此不同,暌违构建不同角度的蔬菜集并分别进行研讨。构建的细粒度蔬菜集大多属于同一个蔬菜大类,暌违命名为cabbage5、melon12、eggplant7、vegetable15,图像场景复杂,具有细粒度图像普遍生活的鉴别难点;粗粒度蔬菜图像集命名为coarse-vegetable15,包含生活中普遍的15种蔬菜,类间具有比较明确的特色信息。老大本文针对细粒度蔬菜集进行了识别研究。为了验证算法的行之有效,选择公开数据集Supermarket Produce Dataset和Oxford 17 Flowers用于横向对比并分别采用传统识别技术和健康卷积神经网络技术用于算法对比。风识别技术应用鲁棒性较强的BOW构成SPM的底部特征提取模型,卷积神经网络技术则采取规模较小的Caffe Net、Res Net10网络。基于压缩网络参数的舒适度本文设计了new Net网络,重大以小尺寸的卷积核构成连续卷积层来尽量减少池化层之永利赌场,并减少了稠密连接的全连层之利用。与Caffe Net、Res Net10对比,本文设计的网络所需的参数量较少,在固定水平上增强了识别性能,与俗艺术相比,暌违提升了9.95%、24.45%、36.99%、25.80%;同时针对细粒度图像区分难度较大,谈起了基于网络跃迁思想之网络结构,名将低层特征跃层连接到网络分支并结成Center Loss因而实现低层特征与高层特征的休戚与共,使网络学习蔬菜图像更为细致的特色,试验结果证明了网络结构的行之有效,辨认准确率普遍优于new Net,暌违达到了76.73%、66.28%、66.65%、61.37%。末了对于粗粒度的蔬菜图像集进行了研讨。出于coarse-vegetable15规模较小,针对直接永利赌场卷积神经网络模型可能由于训练不充足而产生过拟合问题,谈起了基于迁移学习之图像识别技术。使用在广大数据集上训练好的网络模型迁移部分网络结构和相关参数并通过扩大层的自适应学习使网络在耗费较小的算计成本和教练时间之基础上达到一定的鉴别准确率,基于Caffe Net和Res Net10模型分别取得了94.97%、96.69%。
【学位授予单位】:福州市大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:S63;TP391.41;TP18

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